18〜24歳の人口割合を含むラスタを表示するとします。つまり、値が 0 のときはそのグリッドセルに 18〜24歳が一人もおらず、値が 1 のときはそのグリッドセルの全員が 18〜24歳であることを示します。ワークスペースには prop_by_age を読み込んでありますので、必要であれば中身を確認してください。
prop_by_age
どのカラーパレットが最も適切でしょうか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
まずは、米国の小さな町の不動産売買という空間データを ggplot2 で可視化するところから始めます。また、プロットに空間的な文脈を素早く加えられる ggmap パッケージも紹介します。空間データが特別な理由や、このコースを通して扱う代表的な空間データの種類についても解説します。
空間データはデータフレームに保存してもかなりのことができますが、専用の空間オブジェクトに保存すると作業がぐっと楽になります。この章では、sp パッケージが提供する空間オブジェクトクラス、特にポイントデータとポリゴンデータ向けのクラスを紹介します。世界地図を題材に、これらのオブジェクトを探索し、サブセット化する方法を学びます。そして学習の成果として、入力に空間オブジェクトを必要とする一方で、地図作成をとても簡単にしてくれる tmap パッケージを使います。最後に、世界の人口分布の地図を作成して締めくくります。
sp パッケージにもラスターデータ用のクラスはありますが、raster パッケージはより有用なクラスを提供します。この章では、それらのクラスと利点を紹介し、表示する方法を学びます。例題は第 2 章の人口というテーマを引き継ぎつつ、空間的にも人口統計的にも、より細かな解像度のデータを扱います。章の後半では、あらゆる可視化に不可欠で、特に地図では重要となる「色」について学びます。
現在の演習
この章では、生の空間データファイルから始めて、地図にクレジットを追加するまで、可視化を作り上げる流れをたどります。その過程で、R への空間データの読み込み、投影法や座標参照系の詳細、空間オブジェクトに追加データを付与する方法、そして地図を仕上げるためのコツを学びます。
